## ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI KELAYAKAN PENERIMA BANTUAN IURAN JAMINAN KESEHATAN PEMERINTAH DAERAH KABUPATEN SUKABUMI
Luthfy Budhy Adzy 1 , Asriyanik 2 , Agung Pambudi 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Muhammadiyah Sukabumi luthfybudhy28@ummi.ac.id

## ABSTRAK
Penerima  Bantuan  Iuran  (PBI)  Jaminan  Kesehatan  (JK)  merupakan  tanggungan  berbentuk  perawatan kesehatan  supaya  penerima  mendapat  utilitas  perlindungan  kesehatan  yang  dihibahkan  untuk  masing-masing masyarakat yang sudah melunasi iuran ataupun iuran itu dibayarkan oleh pemerintah negara. Permasalahan yang biasa terjadi di dalam lapangan yakni dalam pemilihan Keluarga Penerima Manfaat (KPM) yang digunakan masih belum bisa membantu keputusan Supervisor secara objektif dan tepat sasaran. Penelitian ini dilaksanakan untuk membantu  Supervisor  dalam  menentukan  cara  pemilihan  kelayakan  calon  penerima  PBI-JK  yang  tepat  secara objektif  dan  sesuai  target  berasaskan  standar  yang  sudah  ditetapkan.  Pengklasifikasian  yang  diterapkan mengaplikasikan algoritma naïve bayes dengan metode Knowledge Discovery in Databases (KDD). Algoritma naïve  bayes merupakan  satu diantara algoritma  penggalian data  dan pengklasifikasi statistik  sebuah klasifikasi berpeluang mudah yang menerapkan teorema bayes melalui asumsi antar variabel ketidak ketergantungan yang luhur. Kelebihan dari algoritma naïve bayes adalah bersifat scalable dengan jumlah predictor dan titik data, bisa membuat prediksi nilai probabilitas (peluang) dan menangani kontinu beserta diskrit data. Pencapaian hasil atas penelitian ini yakni mewujudkan bentuk pengklasifikasian kelayakan penerima bantuan iuran jaminan kesehatan secara otomatis dalam klasifikasi data tersebut layak untuk dibantu atau tidak layak untuk diperbantukan dalam program pemerintah khusus kegiatan Penerima Bantuan Iuran Jaminan Kesehatan Pemerintah Daerah Kabupaten Sukabumi.
Keyword: Dinas Sosial , Penerima Bantuan Iuran Jaminan Kesehatan , Naïve Bayes , Knowledge Discovery in Databases , Keluarga Penerima Manfaat .

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan data  mining saat  ini  semakin pesat,  membahas  mengenai  penyaringan  data  atau penggalian data  yang  melahirkan  satu di  antaranya bagian  di  bidang  komputer  yang  lumayan  aktual untuk  dipakai  dan  didalami  bagi  banyak  pakar  di bidang  pemrogram  bahkan  menjadi  petunjuk pendalaman perihal memecahkan model atau angka. Keberadaan data mining dipengaruhi oleh melimpahnya  data  yang  menimpa  sebuah  instansi. Selain  itu data  mining pun  bisa  dijabarkan  atas proses pemisahan data aktual yang diterima melalui basis data besar ( big data ) untuk mendukung dalam hal  mengambil  ketetapan  atau  klasifikasi  dengan cara  pengelompokan  data  direalisasikan  di  sebuah perangkat  lunak,  yakni  proses semi  automatic dengan  menerapkan  matematika, statistik, machine learning ,  dan  kecerdasan  buatan.  Salah  satu  area penerapan  ini  adalah  studi  kasus  di  kantor  Dinas Sosial Kabupaten Sukabumi.
Dinas Sosial adalah suatu pelaksana pelaksanaan  kegiatan  dalam  acara  pemerintahan dalam  aspek  kemasyarakatan  yang  merupakan wewenang  wilayah  yang  memimpin  yakni  kepala dinas  yang  memiliki  tanggung  jawab  terhadap Bupati  melalui  Sekretaris  Daerah.  Berdasarkan PerMenSos  nomor  05  tahun  2016  mengenai pelaksana  Peraturan  Pemerintah  nomor  76  tahun
2015  mengenai  transformasi  dalam  Peraturan Pemerintah  nomor  101 tahun  2012  mengenai  PBI- JK bahwa yang  memiliki wewenang  melaksanakan proses  mengubah  data  PBI-JK  Pemerintah  Daerah (PEMDA)  yakni  pihak  dari  dinas  sosial  kota  atau kabupaten.  Kemudian  dari  pihak  cabang  Badan Penyelenggara  Jaminan  Sosial  (BPJS)  Kesehatan akan melapor setiap satu bulan sekali kepada pusat BPJS Kesehatan serta surat tembusan ke dinas sosial dan  dinas  kesehatan.  Maka  setelah  itu,  pusat  BPJS Kesehatan melapor ke Kementerian Kesehatan. Selama  ini  proses  klasifikasi  kelayakan  data penerima  bantuan  iuran  jaminan  kesehatan  masih dilakukan  secara  manual  oleh  Supervisor  Dinas Sosial  Kabupaten  Sukabumi,  yakni  apabila  pihak Desa  sudah  melakukan  musyawarah  desa  bahwa penerima  tersebut  layak  untuk  dibantu  maka  akan diusulkan ke kantor Dinas Sosial untuk pengusulan PBI-JK PEMDA. Yang dimana program pemerintah khusus tersebut dilakukan satu kali perbulan.
Dari  penjelasan  permasalahan  yang  telah dijelaskan di atas, agar proses klasifikasi kelayakan penerima  ini  sesuai  kriteria  yang  telah  ditentukan maka dengan ini peneliti tertarik akan mewujudkan suatu  model  bentuk  pengklasifikasian  yang  bisa mengakomodasi  Supervisor  untuk  memastikan calon  penerima  yang  tepat  sasaran.  Dalam klasifikasi  kelayakan  penerima,  hal  yang  harus
Copyright (c) 2023 Jurnal Mnemonic
dilakukan  untuk  menentukan  penerima  dan  bukan penerima  terdapat  beberapa  faktor  sebagai  bahan pertimbangan dalam penentuan kelayakan penerima di antaranya:
Jurnal  yang  ditulis  oleh  Abidin  [1]  yang menggunakan  algoritma K- Nearest Neighbor (K- NN)  yang  berjudul  Aplikasi  Klasifikasi  Penerima Kartu Indonesia Sehat Menggunakan Algoritma K- Nearest Neighbor , pada algoritma tersebut mempunyai  kekurangan  di  antaranya  memerlukan hitung  K  selaku  indikator,  perkiraan  jarak training data tidak  bisa  memperjelas  dengan  bentuk perkiraan  yang  dipakai,  serta  estimasi  biaya  yang cukup tinggi sebab hal tersebut yakni estimasi jarak dari sebagian permintaan data dari basis data untuk seluruh testing data .
Jurnal  berikutnya  yang  ditulis  oleh  Adi  [2] yang menggunakan algoritma naïve bayes classifier dengan  judul Implementasi Algoritma Naïve Bayes Classifier  untuk  Klasifikasi  Penerima  Beasiswa Peningkatan  Prestasi  Akademik  di  Universitas Amikom  Yogyakarta,  dalam  hasil  penelitian  yang dihasilkan oleh algoritma tersebut yakni mendapatkan  hasil  nilai accuracy 97,66%  berikut menggunakan  data  sampel  berjumlah  386  yang tentunya  hanya  membutuhkan  lebih  sedikit  data training .  Algoritma naïve  bayes  classifier ini  pun mempunyai  kelebihan  dalam  pengklasifikasian  di antaranya  mudah  diimplementasikan,  sederhana, cepat,  berakurasi  tinggi,  akan  menyatu  lebih  cepat daripada model diskriminatif seperti regresi logistik, membutuhkan  lebih  sedikit  data training ,  bersifat skalabel  atau  skala  linier  dengan  jumlah predictor serta  titik  data,  bisa  membuat  prediksi  nilai probabilitas  dan  menangani  kontinu  beserta  diskrit data,  dan  juga  bisa  digunakan  untuk  biner  ataupun multi-kelas masalah klasifikasi keduanya.
Berdasarkan  perbandingan  dua  jurnal  di  atas, dapat  peneliti  simpulkan  bahwa  algoritma naïve bayes yakni algoritma yang bisa memberikan solusi terhadap  permasalahan  saat  ini  dalam  proses klasifikasi yang akan dilaksanakan dalam penelitian ini. Atas dasar pertimbangan ini, maka peneliti akan membangun  sebuah  sistem  yang  diharapkan  dapat membantu penyelesaian masalah mengenai keputusan  dalam  hal  menentukan  klasifikasi masyarakat  sebagai  penerima  dan  bukan  penerima berdasarkan  nilai  peluang  terbesar,  tentunya  selain itu  bagi  Supervisor  untuk  pengelolaan  data  yang telah  masuk  setiap  satu  bulan  sekali  dari  para Puskesos tiap desa.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Algoritma  Klasifikasi  adalah  suatu  kegiatan memilih  atau  memberikan  label  sebuah  objek kepada  suatu  label  kategori  atau  kelompok berdasarkan ciri atau kebutuhan karakter yang telah ditentukan. Dengan pernyataan tersebut, klasifikasi yakni sebuah pemberian label di dalam sebuah objek yang  diberikan  sebuah  kategori  tertentu  melalui
proses  pendefinisian  sebuah  ciri  atau  kepemilikan tertentu  yang  unik  sehingga  objek  itu  dapat dikategorikan ke dalam satu keterangan tertentu.

## 2.1. Naïve Bayes
Algoritma naïve  bayes merupakan  satu diantara algoritma penggalian data dan pengklasifikasi statistik sebuah klasifikasi berpeluang mudah yang menerapkan teorema bayes dengan  melalui  asumsi  antar  variabel-variabel ketidak  ketergantungan  yang  luhur.  Implementasi keilmuan  umum  dan  sistem  klasifikasi  dalam aplikasi  sudah  banyak  diterapkan  dalam  berbagai kehidupan  sehari-hari,  misalnya  sistem  klasifikasi yang digunakan dalam ilmu medis atau kedokteran seperti  sistem  klasifikasi  diagnosis  penyakit  kronis pada  manusia.  Atau  contoh  lain  dalam  keilmuan umum, seperti pengklasifikasian pakaian berdasarkan warna dalam pemilihan pakaian.

## 2.2. Langkah-langkah Algoritma
Bentuk  persamaan  atau  umum  dari  teorema bayesian, berikut ini:
𝑷(𝑪|𝑿) = 𝑷(𝑿|𝑪). 𝑷(𝑪) 𝑷(𝑿) (1)
Berikut  terdapat  beberapa  keterangan  pada rumus (1) di atas, di antaranya X artinya data dengan kelas yang belum diketahui, C artinya hipotesis data X  adalah  sebuah  kelas  spesifik,  P(C|X)  artinya probabilitas hipotesis C berdasarkan kondisi X, P(C) artinya probabilitas hipotesis C (probabilitas prior), P(X|C)  artinya  probabilitas  X  berdasarkan  kondisi pada hipotesis C, dan P(X) artinya probabilitas X. Pengimplementasian  menggunakan  metode naïve  bayes bertujuan  untuk  mengambil  angka peluang  atas dasar variabel-variabel  label  bagi  tiap variabel ketidak ketergantungan yang kemudian bisa ditunjukkan layak sebagai penerima, menggunakan data atas perolehan instansi tersebut. Maka dari itu, dilaksanakan  pencarian  rentang  nilai  secara perulangan  dari training  data yang  diterima  oleh peneliti.
Setelah  tahap  ini  selesai,  maka  tahap selanjutnya pengujian nilai akurasi, precision , serta recall terhadap keluaran  yang akan dihasilkan oleh aplikasi.  Akurasi  merupakan  kalkulasi  dengan mendapatkan  keluaran  dari  jumlah  perkiraan, berikut  rumus  untuk  perhitungan  nilai accuracy di antaranya:
𝑨𝒄𝒄𝒖𝒓𝒂𝒄𝒚 = 𝑻𝑷 + 𝑻𝑵 𝑻𝑷 + 𝑻𝑵 + 𝑭𝑷 + 𝑭𝑵 (2)
Kemudian, precision merupakan  kalkulasi untuk  mencari  keluaran  diagnosis  positif,  berikut rumus  untuk  perhitungan  nilai precision di antaranya:
𝑷𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒊𝒐𝒏 = 𝑻𝑷
𝑻𝑷 + 𝑭𝑷 (3)
Lalu, recall merupakan  kalkulasi  untuk mencari keluaran diagnosis positif dengan teridentifikasi benar, berikut rumus untuk perhitungan nilai recall di antaranya:
𝑹𝒆𝒄𝒂𝒍𝒍 = 𝑻𝑷 𝑻𝑷 + 𝑭𝑵 (4) Yang terakhir, f1-score merupakan penggabungan precision dan recall menjadi matriks tunggal  dengan  mengambil  rata-rata  harmonis, berikut  rumus  untuk  perhitungan  nilai f1-score di antaranya:
𝑭𝟏 − 𝒔𝒄𝒐𝒓𝒆 = 𝟐 × 𝒑𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒊𝒐𝒏 × 𝒓𝒆𝒄𝒂𝒍𝒍
𝒑𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒊𝒐𝒏 + 𝒓𝒆𝒄𝒂𝒍𝒍
(5)
Berikut keterangan dari rumus (2), (3), dan (4) di  atas,  di  antaranya  TP  artinya True  Positive ,  lalu TN  artinya True  Negative ,  kemudian  FP  artinya False Positive , dan  yang terakhir FN artinya False Negative .  Tahap  terakhir  yakni  evaluasi  tingkat accuracy dari  metode  tersebut,  dengan tools yang dipakai  yaitu  perangkat  lunak  RapidMiner  dengan menggunakan  model confusion  matrix dan  kurva Receiver Operating Characteristic (ROC).

## 2.3. Rapidminer
Rapidminer adalah perangkat lunak ( software ) atau data  mining  tools yang  cocok  dalam  analisis prediktif  terbaik  yang  dapat  digunakan  untuk  riset penelitian,  pengembangan  aplikasi,  dan  lain sebagainya [3].
2.4. Visual Studio Code (VSCode)
Kode  editor  VSCode  atau  kependekan  dari Visual  Studio  Code adalah sebuah perangkat  lunak untuk mengedit kode pemrograman yang didukung oleh  berbagai  jenis  sistem  operasi  dan  berbagai macam bahasa pemrograman [4].

## 2.5. Flowchart
Flowchart merupakan  bentuk  bagan  dengan berbagai  macam  pola  dengan  simbol-simbol  yang mempunyai  jenis  dan  fungsinya  masing-masing serta  arti  yang  berbeda-beda  sehingga  hal  tersebut memberikan suatu gambaran bagaimana berjalannya sebuah sistem yang akan dibangun oleh peneliti nantinya, maka alur sistem tersebut menjadi mudah untuk dipahami oleh siapapun yakni dengan menyederhanakan  rangkaian  prosedur  penelitian yang  dibuat  oleh  peneliti  [5].  Berikut  contoh  dari sebuah flowchart sederhana, di antaranya:
Gambar 1. Contoh Flowchart [5]
Berikut  terdapat  beberapa  simbol  keterangan pada gambar 1 di atas, di antaranya simbol flowline berfungsi sebagai penghubung antar simbol dengan yang  lainnya,  simbol process berfungsi  sebagai pernyataan  sebuah  proses  yang  dilakukan  oleh sistem,  simbol terminal yang  berfungsi  sebagai pernyataan  sebuah  awalan  atau  akhiran  dari program,  simbol input / output berfungsi  sebagai pernyataan  sebuah  proses  masukan  dan  keluaran tanpa  tergantung  pada  peralatan,  kemudian  yang terakhir simbol decision berfungsi sebagai pernyataan  kondisi  tertentu  yang  nantinya  akan menghasilkan  dua  buah  kemungkinan  jawaban antara ya dan tidak.
2.6. Hypertext Preprocessor (PHP)
Bahasa  pemrograman  PHP  atau  kependekan dari Hypertext  Preprocessor yakni  pemrograman bahasa  komputer  yang  dipakai  dalam hal membangun  sebuah website yang  berjalan  dengan menyisipkan  Javascript,  CSS,  Bootstrap,  dan  lain sebagainya [6].
2.7. Website
Website merupakan sekumpulan halaman web yang  saling  berhubungan  pada  peladen  yang  sama berisikan informasi yang dapat diakses oleh banyak orang  secara  per-individu,  perkelompok,  ataupun organisasi melalui koneksi internet [7].
2.8. Basis Data dan My Structured Query Language (MySQL)
Basis  data  dan  MySQL  atau  kependekan  dari merupakan  suatu  metode  untuk  mengatur  tata laksana database relasional dengan membuat relasi antar  tabel  [8],  MySQL  bisa  dikatakan  sebuah tempat  khusus  untuk  menyimpan  data  secara terpisah  dan  tersusun  dalam  pengelolaan  data tersebut dengan menggunakan aplikasi atau program untuk menghasilkan suatu sistem [9].

## 2.9. Metode Knowledge Discovery in Databases
(KDD) Metode KDD atau kependekan dari Knowledge Discovery in Databases merupakan keutuhan teknik dalam  hal  menggali  serta  mengenal  suatu pola dari sekumpulan  data  yang  dimana  pola  tersebut berkarakter modern, dan juga bisa berguna serta bisa dipahami.  Berikut  gambar  tahapan-tahapan  dari metode KDD di antaranya:
Gambar 2. Metode KDD
Berikut  terdapat  beberapa  keterangan  pada gambar 2 di atas, di  antaranya data selection yakni proses  seleksi  atau  pemilihan  data  yang  dianggap relevan  terhadap  analisis  [10],  target  data  / preprocessing yakni proses dimana data diolah lalu dipilih  data  yang  dianggap  bisa  dipakai  [10], preprocessed  data / transformation yakni  proses transformasi  data  terpilih  ke  dalam  bentuk mining procedure [10], transformed  data / data  mining yakni  proses  dimana  dilakukan  berbagai  teknik untuk mengekstrak pola-pola potensial menghasilkan  data  yang  berguna  [10], pattern / evaluation yakni proses dimana pola-pola yang telah diidentifikasi  berdasarkan measure yang  diberikan [10],  kemudian  yang  terakhir knowledge yakni proses paling akhir dari proses KDD serta informasi yang  sudah  diproses  divisualisasikan  agar  lebih mudah dipahami oleh pengguna dan diharapkan bisa diambil tindakan berdasarkan analisis [10].

## 3. METODE PENELITIAN
Pelaksanaan dari penelitian ini diajukan untuk membantu penyelesaian masalah mengenai keputusan dalam menentukan klasifikasi masyarakat penerima dan bukan penerima berdasarkan nilai peluang terbesar. Dengan metode KDD  menggunakan  algoritma naïve  bayes yakni salah  satu  metode  pemecahan  masalah  dalam
pengolahan  data  tersebut,  tahapan  penelitian  ini dimulai dari selection , preprocessing , transformation , data  mining , evaluation ,  dan knowledge .  Di  antaranya  tahapan  yang  akan dilaksanakan atas penelitian tersebut, bisa diketahui dalam gambar di bawah ini:
Gambar 3. Tahapan Penelitian
Berikut  penjelasan  dari  gambar  3  tahapan penelitian  di  atas  yang  digunakan  oleh  peneliti,  di antaranya:

## 3.1. Selection
Proses seleksi atau pemilihan data merupakan langkah  awal  dalam  pemrosesan  perhitungan klasifikasi  dengan  algoritma naïve  bayes dalam penelitian  ini  yakni  mengumpulkan  data-data  apa saja  yang  dibutuhkan  untuk  dilakukan  proses klasifikasi kelayakan, salah satunya adalah peneliti melakukan  wawancara  kepada  seorang  supervisor dinas sosial kabupaten sukabumi dan data tambahan yang berasal dari wawancara bersama salah seorang puskesos  dinas  sosial  yang  ada  di  desa  tersebut. Berikut  data  perolehan  dari  hasil  wawancara,  di antaranya:
Tabel 1. Data Asli No. Data yang dipakai Narasumber Teknik Pengumpulan Data 1. Data KPM Supervisor Dinas Sosial Wawancara
Pada tabel 1 di atas, membuktikan bahwa data primer  yang  digunakan  oleh  peneliti  yakni  data keluarga  penerima  manfaat  dari  hasil  wawancara dengan  pihak  supervisor  dinas  sosial  kabupaten sukabumi. Didalam tahap teknik pengumpulan data ini, yang dimana peneliti bertanya dengan beberapa point-point  penting  di  antaranya  salah  satunya menanyakan  seputar  data-data  masyarakat  dari masing-masing tiap desa yang terdiri dari 386 desa di wilayah kabupaten sukabumi.

## 3.2. Preprocessing
Data  pra-pemrosesan  atau  pemrosesan  awal merupakan tahap cleaning data dengan  memeriksa duplikat data serta tingkat konsistensi, yang dimana tujuan dari proses ini  yakni mengubah data mentah menjadi  informasi  yang  sebanding  atas  apa  yang akan dianalisis selanjutnya oleh peneliti.
Preprocessing data  ini  tentunya  bisa  menaikkan kualitas  data  dan  nilai accuracy serta  kemampuan teknik penggalian data.

## 3.3. Transformation
Data  transformasi  atau  perubahan  data  yakni dengan  melakukan  perubahan  tipe  data  menjadi sesuai ketentuan, sehingga data siap untuk disajikan ke  dalam  proses  penggalian  data.  Jadi,  data transformasi  tersebut  bertujuan  untuk  mengubah tipe  data  menjadi  bentuk  standar  dengan  apa  yang akan dilakukan dalam penambangan data nantinya.

## 3.4. Data Mining
Penggalian  data  atau  penyaringan  data  yakni sebuah  proses  pemilihan  tugas  sebanding  dengan tujuan dan algoritma naïve bayes ini untuk mencari sebuah pola pemodelan data. Dari data preparation yang  telah  didapatkan  oleh  peneliti,  selanjutnya akan  dilakukan  pemodelan  algoritma  tersebut dengan  model  peluang naïve  bayes dalam  nilai peluang itu dilakukan perhitungan dengan dimasukkan ke dalam tools RapidMiner.

## 3.5. Evaluation
Proses  evaluasi  atau  evaluasi  data  merupakan langkah  terakhir  dalam  pemrosesan  perhitungan klasifikasi dengan algoritma itu dalam penelitian ini yakni  pengujian  terhadap  nilai accuracy .  Maka proses pengujiannya dilakukan dengan menggunakan tools yang  dipakai  adalah  perangkat lunak RapidMiner.

## 3.6. Knowledge
Presentasi  pengetahuan  atau  sistem  aplikasi klasifikasi  penerima bantuan iuran jaminan kesehatan dibangun memakai bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL serta tools RapidMiner, hasil dari implementasi sistem ini merupakan sistem berbasis web yang  bisa  dipakai  untuk  proses mengklasifikasikan  data  KPM.  Berikut  tahapan implementasi  pada  sistem  aplikasi  klasifikasi  PBI- JK, di antaranya:
Gambar 4. Tahapan Implementasi pada Sistem

## Aplikasi PBI-JK PEMDA
Berikut  terdapat  beberapa  keterangan  pada gambar 4 di atas, di antaranya berawal dari data set yang dikumpulkan atau dipakai dalam pelaksanaan penelitian ini yang kemudian dimasukkan ke dalam proses  pengklasifikasian  algoritma.  Kemudian langkah  terakhir  yakni  keluarnya  hasil  dari  proses pengklasifikasian algoritma tersebut. Selain itu juga terdapat  alur flowchart dari  sistem  aplikasi  ini,  di antaranya:
Gambar 5. Flowchart Sistem Aplikasi PBI-JK PEMDA
Berikut  terdapat  beberapa  simbol  keterangan pada gambar 5 di atas, di antaranya simbol flowline berfungsi sebagai penghubung antar simbol dengan yang  lainnya,  simbol process berfungsi  sebagai pernyataan  sebuah  proses  yang  dilakukan  oleh sistem,  simbol terminal yang  berfungsi  sebagai pernyataan  sebuah  awalan  atau  akhiran  dari program,  simbol input / output berfungsi  sebagai pernyataan  sebuah  proses  masukan  dan  keluaran tanpa  tergantung  pada  peralatan,  kemudian  yang terakhir simbol decision berfungsi sebagai pernyataan  kondisi  tertentu  yang  nantinya  akan menghasilkan  dua  buah  kemungkinan  jawaban antara ya dan tidak atau valid dan invalid .
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1.  Pengumpulan Data Set
Peneliti  mengumpulkan  sebuah  informasi dengan  melakukan  wawancara  bersama  supervisor dinas  sosial  kabupaten  sukabumi. Data  set yang dipakai dalam pelaksanaan penelitian ini terdiri atas data  masyarakat  PBI-JK  PEMDA  Kabupaten Sukabumi TA. 2021.
Jumlah data  set asli  pada  data  masyarakat terdiri  dari  1.132.715  jiwa  / dataset ,  dari keseluruhan atribut di bawah  yang akan digunakan dalam proses KDD hanya 12 atribut. Berikut atribut- atribut dalam data  set tersebut dan jumlah data  set di dalam tools RapidMiner, di antaranya:
Gambar 6. Data Attribute PBI-JK PEMDA TA. 2021
Berikut  terdapat  beberapa  keterangan  pada gambar 6 di atas, di antaranya baris yang berwarna kuning  mengartikan  sebuah  label  atribut  dan  label target  pada data  set tersebut  serta  menunjukkan fungsinya masing-masing, lalu baris yang berwarna biru  mengartikan  bahwa  atribut  data  yang  akan dilakukan data selection / preprocessing data dalam proses KDD nantinya serta menunjukkan fungsinya masing-masing,  kemudian  yang  terakhir  baris berwarna hijau mengartikan sebuah atribut pendukung  pada data  set tersebut  serta menunjukkan fungsinya masing-masing.
Gambar 7. Data Set PBI-JK PEMDA TA. 2021
Berikut terdapat keterangan pada gambar 7 di atas,  menunjukkan  bahwa  seluruh data  set PBI-JK PEMDA  TA.  2021  berjumlah  1.048.574 data  set telah dimasukkan ke dalam tools RapidMiner yang kemudian akan dilanjutkan pada proses preprocessing data nantinya.

## 4.2. Preprocessing
Dalam  tahapan  ini,  menunjukkan  hasil preprocessing data. Yang dimana hasil penyeleksian / selection data  mengalami preprocessing yakni dilakukan data  yang tidak relevan, tidak konsisten, missing  value ,  pembersihan  data-data  redudansi  / data  duplikat,  ataupun  menghapus  data  yang  tidak digunakan.  Berikut  hasil  seleksi  data  yang dihasilkan oleh tools RapidMiner di antaranya:
Gambar 8. Selection Data PBI-JK PEMDA TA. 2021
Berikut terdapat keterangan pada gambar 8 di atas,  menunjukkan  bahwa  hal  tersebut  hasil  dari proses selection data  PBI-JK  PEMDA  TA.  2021 yang  dimana  dengan  mengecek  dan  menghapus atribut  data  yang  tidak  digunakan  di  antaranya “Provinsi”,  “Kabupaten”,  “Kecamatan”,  “Desa”, “RT”,  dan  “RW”.  Karena  data  atau  atribut-atribut tersebut tidak dijadikan sebagai acuan dalam proses klasifikasi ini.

## 4.3. Transformation
Data  transformasi  atau  perubahan  data merupakan  teknik  mengubah  data  dalam  beberapa jenis atribut yang sudah ditetapkan menjadi bentuk yang  diinginkan  dalam  ( input – process – output ), sehingga jenis atribut itu sudah sesuai dengan teknik penggalian  data  untuk  kebutuhan  analisa  nantinya. Pada  data  masyarakat  ini,  apabila  sudah  dilakukan proses preprocessing atau cleaning maka selanjutnya ditransformasikan. Pada tahapan transformation dalam KDD yakni proses kreativitas dan  sangat  bergantung  terhadap pattern atau  pola informasi yang dihasilkan oleh tools RapidMiner di antaranya:
Tabel 2. Data Transformation atribut Luas Lantai Luas Lantai Transformation < 8 m 2 sempit > 8 m 2 luas Tabel 3. Data Transformation atribut Jenis Lantai
Jenis Lantai Transformation tanah murah bambu murah kayu murah keramik
mahal plester Tabel 4. Data Transformation atribut Jenis Dinding
Jenis Dinding Transformation bambu murah murah rumbia kayu murah tembok tanpa diplester GRC mahal tembok
Tabel 5. Data Transformation atribut Sumber Air Sumber Air Transformation sumur tradisional gratis mata air sungai air hujan
PDAM berbayar
Tabel 6. Data Transformation atribut Bahan Bakar Memasak (BBM) BBM Transformation kayu bakar murah arang minyak tanah LPG mahal Tabel 7. Data Transformation atribut Porsi Makan Porsi Makan Transformation 1 – 2 kali sehari sedikit > 2 kali sehari banyak Tabel 8. Data Transformation atribut Pendapatan Pendapatan Transformation < 600.000 per bulan kecil > 600.000 per bulan besar Tabel 9. Data Transformation atribut Pendidikan Terakhir Pendidikan Terakhir Transformation tidak sekolah rendah SD SLTP
tinggi SLTA
Berikut terdapat keterangan dari beberapa tabel 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, dan 9 di atas adalah sebuah hasil dari proses transformation data yang dimana untuk meningkatkan  keandalan  data  dengan  teknik melakukan  perubahan  isi dataset ke  dalam  bentuk kategori,  sehingga  hal  tersebut  siap  untuk dilanjutkan pada proses data mining nantinya.
Gambar 9. Transformation Data PBI-JK PEMDA TA. 2021
Berikut terdapat keterangan pada gambar 9 di atas,  menunjukkan  bahwa  hal  tersebut  hasil  dari
proses transformation data  PBI-JK  PEMDA  TA. 2021 berdasarkan keterangan dari beberapa tabel di atas.  Proses  ini  dilakukan  dalam tools RapidMiner yang  kemudian  akan  dilanjutkan  pada  proses data mining nantinya.

## 4.4.  Pemodelan Data
RapidMiner  Studio  9.10.  adalah  salah  satu tools data mining untuk melakukan sebuah prediksi, klasifikasi,  dan  analisis  data,  berikut  ini  pengujian pemodelan data yang dilakukan pada 1.048.574 data set (80% training  data dan  20% testing  data )  di antaranya:
Gambar 10. Process Pemodelan Data PBI-JK PEMDA TA. 2021
Berikut  terdapat  beberapa  keterangan  pada gambar  10  di  atas,  di  antaranya operators “ Read excel ”   untuk memasukkan data set itu, operators “ Select  attributes untuk  menentukan  atribut  yang akan digunakan dalam proses klasifikasi, operators “ Numerical  to  Binomial ”  untuk  mengubah  data numerik    menjadi  data  kategorial, operators “ Replace ”  untuk  mengganti  isi  data  sesuai pengubahan  data  yang  telah  ditentukan, operators “ Split Data ” untuk mengambil jumlah data training dan  data testing yang  akan  diolah  dalam  proses klasifikasi, operators “ Set Role ” untuk menentukan atribut pendukung dari data set itu, operators “ Naïve Bayes ”  untuk  proses  klasifikasi  menggunakan algoritma  itu, operators “ Apply  Model ”  untuk menerapkan  model  data  yang  telah  dilatih sebelumnya, operators “ Cross  Validation ”  untuk melatih  model  dan  sub-proses testing untuk pengujian  serta  mengukur  kinerja  pemodelan  data itu.
4.5.  Hasil Process Pemodelan Data Berdasarkan proses pemodelan data
menggunakan tools RapidMiner  ini,  berikut  hasil pemrosesan  menggunakan  algoritma naïve  bayes dengan mendapatkan nilai accuracy sebesar 96,83% di antaranya:
Gambar 11. Nilai Performance Vector Data PBI-JK PEMDA TA. 2021
Berikut  terdapat  beberapa  keterangan  pada gambar 11 di atas, di  antaranya True Positive (TP) sebanyak  114.300  record  yang  diklasifikasikan sebagai  penerima  “layak”, False  Negative (FN) sebanyak 3.166 record yang diklasifikasikan sebagai penerima  “tidak  layak”, True  Negative (TN) sebanyak  88.763  record  yang  diklasifikasikan sebagai penerima “tidak layak”, False Positive (FP) sebanyak 3.486 record yang diklasifikasikan sebagai penerima  “layak”,  nilai precision sebesar  97,30% pada  prediksi  “layak”  dan  96,22%  pada  prediksi “tidak  layak”,  nilai recall sebesar  97,04%  pada prediksi  “layak”  dan  96,56%  pada  prediksi  “tidak layak”,  nilai f1-score sebesar 97% pada penggabungan nilai precision dan nilai recall .

## 4.6. Evaluation
Berikut  kurva  ROC  yang  digunakan  untuk mengekspresikan data, di antaranya:
Gambar 12. Nilai AUC dalam Grafik ROC Data PBI-JK PEMDA TA. 2021
Berikut terdapat keterangan pada gambar 12 di atas  menunjukkan  bahwa  dengan  menggunakan kurva  ROC  untuk  mengekspresikan  data  tersebut, dengan  perolehan  nilai Area  Under  Curve (AUC) yakni  senilai  0,988  ini  menunjukkan  bahwa pemodelan  data  tersebut  mencapai  klasifikasi hampir sempurna.

## 4.7. Knowledge
Langkah terakhir dalam pelaksanaan penelitian ini  yakni  pembentukan knowledge dari  hasil pemodelan data pada aplikasi web PBI-JK PEMDA menggunakan  algoritma naïve  bayes dengan tools RapidMiner, adapun hasilnya seperti yang ditunjukkan pada gambar 10 di atas.

## 4.8.  Implementasi Antarmuka
Berikut hasil implementasi antarmuka aplikasi yang dibuat oleh peneliti, di antaranya:
1.  Halaman Login Supervisor PBI-JK PEMDA
Gambar 13. Tampilan Halaman Login Supervisor PBI-JK PEMDA
Berikut terdapat keterangan pada gambar 13 di atas,  menunjukkan  bahwa  halaman login tersebut diperuntukkan bagi supervisor dinas sosial kabupaten sukabumi. Pada proses ini dipakai untuk sebelum  masuk  ke  halaman  utama  supervisor nantinya,  dengan  memasukkan username dan password yang valid .

## 2.  Halaman Utama Supervisor PBI-JK PEMDA
Gambar 14. Tampilan Halaman Utama Supervisor

## PBI-JK PEMDA
Berikut terdapat keterangan pada gambar 14 di atas,  menunjukkan  bahwa  halaman  utama  admin diperuntukkan bagi supervisor dinas sosial kabupaten  sukabumi.  Pada  proses  ini  setelah login berhasil,  maka  akan  masuk  ke  halaman  tersebut yang  berisikan  menu dashboard ,  verivali,  dan logout .
3.  Halaman  Verifikasi  dan  Validasi  PBI-JK PEMDA
Gambar 15. Tampilan Halaman Verifikasi dan Validasi PBI-JK PEMDA
Berikut terdapat keterangan pada gambar 15 di atas,  menunjukkan  bahwa  halaman  verifikasi  dan validasi data. Pada proses ini dilakukan dengan cara import file spreadsheet berupa tabel dengan format yang telah ditentukan.
4.  Halaman Total Data PBI-JK PEMDA
Gambar 16. Tampilan Halaman Total Data PBI-JK

## PEMDA
Berikut terdapat keterangan pada gambar 16 di atas, menunjukkan bahwa halaman total data.  Pada proses  ini  setelah import  file  spreadsheet atau memasukkan data set tersebut, maka isi keseluruhan dari file itu akan muncul pada halaman aplikasi web tersebut.
5.  Halaman Proses Awal PBI-JK PEMDA
Gambar 17. Tampilan Halaman Proses Awal PBI-

## JK PEMDA
Berikut terdapat keterangan pada gambar 17 di atas, menunjukkan bahwa proses awal. Pada proses ini akan muncul setelah import file spreadsheet atau memasukkan data  set tersebut berhasil,  maka akan otomatis dilakukan pemberian atribut dan label data disebut dengan atribut pendukung dan label target.
6.  Halaman Analisa Hasil PBI-JK PEMDA
Gambar 18. Tampilan Halaman Analisa Hasil PBI-

## JK PEMDA
Berikut terdapat keterangan pada gambar 18 di atas, menunjukkan bahwa analisa hasil. Pada proses
ini  dilakukan  dengan  cara  memilih  persentase  data training dan  data testing pada  menu  uji  akurasi algoritma  tersebut,  maka  setelah  itu  akan  muncul nilai accuracy , precision , dan recall dari hasil proses sistem pengklasifikasian tersebut.
7.  Halaman Prediksi Data PBI-JK PEMDA
Gambar 19. Tampilan Halaman Prediksi Data PBI- JK PEMDA
Berikut terdapat keterangan pada gambar 19 di atas,  menunjukkan  halaman  prediksi  data.  Pada proses ini dilakukan dengan cara mengisi form-form yang  telah  disediakan  pada  menu  tambah  data, setelah  itu  maka  akan  muncul  hasil  perhitungan dengan  menggunakan  rumus  teorema  bayes  untuk menentukan  layak  dan  tidak  data  masyarakat tersebut untuk menerima  bantuan PBI-JK PEMDA Kabupaten Sukabumi.

## 4.9.  Implementasi Algoritma
Pada  implementasi  algoritma  ini  adalah penerapan  algoritma naïve  bayes ke  dalam  sebuah koding atau sistem, berikut di antaranya:
Kode Program 1. Controller NaiveBayes
Berikut  terdapat  keterangan  pada  kode program  1  di  atas,  menunjukkan  controller naïve
bayes . Pada script koding ini peneliti mengimplementasikan  algoritma naïve  bayes ke dalam bahasa pemrograman PHP dengan menggunakan framework CodeIgniter 4 yakni untuk proses  pengklasifikasian  data  tersebut  yang berisikan class NaiveBayes.

## 4.10. Pengujian Sistem
Pada pengujian sistem  ini dilaksanakan untuk menguji  apakah  sistem  tersebut  layak  digunakan atau  kurang  layak.  Maka  dari  itu,  dilakukanlah sebuah  pengujian  sistem  dengan  menggunakan metode black box testing . Berikut ini  gambar  tabel pengujian sistem, di antaranya:
Gambar 20. Lembar Pengujian Sistem
Berikut terdapat keterangan pada gambar 20 di atas,  menunjukkan  bahwa  pengujian  sistem  ini berharap aplikasi ini dapat menyelesaikan permasalahan yang sedang diteliti oleh peneliti dan menjamin  kelayakan,  kenyamanan,  serta  dapat memenuhi  kebutuhan  aplikasi  PBI-JK  PEMDA berbasis web ini.  Pada  pengujian  sistem  tersebut peneliti  melakukan  pengujian  secara  langsung  di dalam  aplikasi  tersebut  bersama  dengan  pihak instansi  terkait,  yang  dimana  nantinya  aplikasi tersebut  untuk  dapat  digunakan  oleh  Supervisor Dinas Sosial Kabupaten Sukabumi.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  pembahasan  atau  penjelasan  yang  sudah dilaksanakan  didalam  penelitian  tersebut,  bisa diterima  kesimpulan  bahwa  hasil  pemodelan  data pada  penelitian  yang  dilaksanakan.  Dari  pengujian data  yang  dilakukan  dengan  membandingkan  data training dan testing menggunakan tools RapidMiner didapatkan tingkat akurasi sebesar 96,83%.
Selain  itu  juga,  terdapat  saran  untuk mengembangkan  penelitian  selanjutnya  yakni
dengan  memperbaiki  sistem  aplikasi  dengan  cara mencari bahan acuan program sehingga dapat lebih mudah  dalam  proses  pengerjaan  dan  sistem klasifikasi  otomatis  yang  lebih  sempurna.  Yang dimana  hasil  pemodelan  data  tersebut  tanpa  harus melalui tools RapidMiner terlebih dahulu.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Z.  Abidin,  “Aplikasi  Klasifikasi  Penerima
Kartu Indonesia Sehat Menggunakan Algoritma K-Nearst Neighbor,” publikasi.dinus.ac.id ,  vol.  4,  pp.  151–161,
2019, doi: 10.26905/jtmi.v4i1.1870.
[2]  S. Adi, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Classifier Untuk Klasifikasi Penerima Beasiswa  PPA  Di  Universitas  Amikom Yogyakarta,” jurnal.ubl.ac.id ,  vol.  22,  no.  1, pp. 11–16, 2018, [Online]. Available: http://e- jurnal.pelitanusantara.ac.id/index.php/mantik/ article/view/342.
[3]  A.  Sotech,  “Pilihan  Data  Mining  Tools  yang Penting untuk Perusahaan Anda,” sotech.co.id ,
2020. https://sotech.co.id/data-mining-tools/.
[4]  P.  C.  H.  Indonesia,  “Apa  Itu  Visual  Code
Studio? Fitur dan Keunggulannya,” idcloudhost.com , 2022. https://idcloudhost.com/panduan/visual-code- studio-adalah/. [5]  R. Setiawan, “Flowchart Adalah: Fungsi, Jenis, Simbol, dan Contohnya,” repository.undar.ac.id , 2021. https://www.dicoding.com/blog/flowchart- adalah/. [6]  S. subekti Wasis, “Perbedaan PHP Native dan Framework,” medium.com , 2019.
https://medium.com/@sigitwasissubekti/perbe daan-php-native-dan-framework- 18424a3b87ee (accessed Dec. 25, 2021). [7]  Waryanto,  “Pengertian  Website  Lengkap dengan Jenis dan Manfaatnya,” repository.ittelkom-pwt.ac.id , 2021. https://www.niagahoster.co.id/blog/pengertian -website/ (accessed Dec. 25, 2021).
[8]  Salamadian,  “BASIS  DATA :  Pengertian, Komponen dan Sistem Basis Data (Database),” salamadian.com , 2018. https://salamadian.com/pengertian-basis-data- database/.
[9]  L.  Azizah,  “Apa  itu  Database?  Jenis,  Fungsi dan  Manfaatnya,” gramedia.com , 2021. https://www.gramedia.com/best-seller/apa-itu- database/.
[10]  Y. Mardi,  “Data  Mining :  Klasifikasi Menggunakan  Algoritma  C4  .  5  Data  mining merupakan  bagian  dari  tahapan  proses Knowledge  Discovery  in  Database  (  KDD  ) . Jurnal  Edik  Informatika,” jim.unindra.ac.id , vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2019.